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b****z 2018-07-11
智能运维基础-运维知识库之ETL
因此,如下图所示,我们采用另一种经典方法Federation(Lazy ETL)来实集成:即运维知识库处理用户查询时,直接调用接口去访问原始源,按schema转换后,返回给用户。 结 本文主要介绍百度云Noah智能运维产品中的运维知识库之ETL。针对同业务场景使用的同的ETL方式。针对离线建设,采用Pull ETL周期性从源获,此外综合考虑接入收益和成本,自适应ETL以及基于SDK的自定义ETL;针对时效性高的建设,采用Push ETL,源主动推送变更到运维知识库中;针对实时建设,采用Lazy ETL,在查询时回源获并进行转换。有对运维知识库和ETL感兴趣的同学,欢迎留言探讨。
小****园 2018-07-10
让PB级云存储再神秘
我们再平衡,但磁盘写入时要有优先级,否则群集内各存储节点会受力均而出新的瓶颈,比如当前有四组存储,第一组用量90%,第二组50%,第三组10%,第四组刚新增用量0%。我们在读写代理一层可以做策略控制,第一组存储再写入,第二组存储低优先级写入,第三第四组存储主力写入。 如何升读写性能。 对象存储场景里很少出一个链接读写100G文件的情况,而常见的几万个链接去竞争带宽资源,大家都慢慢读写。只要有100个并发连接,群集的访问压力会分布均匀。一个PB级存储系统,存储机怎么也有20台以上,每台主机供1000Mb带宽用于对外服务,这就20Gb出口带宽,群集默认性能就会太差。顺序写入硬盘,SATA盘也能达到极高写入性能。读的性能也大问题,互联类型的缓存命中功率极高,一台缓存可以减负一大堆元和存储服务;大一下要读几百T的必然多链接,每个存储节点都会分到任务的,而且应用要读这么多会要秒级完成任务,五分钟内完成下载就闪电速度
思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
干货概览 我们在《AIOps时代,你准备好吗?》一文中到,运维操作一般可以分为感知、决策、执行三部分,而在感知阶段我们通过识别服务指标符合预期的模式来发服务异常,即监控的异常检测。 很多时候,大家手中的异常检测一条拍脑袋想出来的规则,或者根经验大致估算的阈值。这样的异常检测常常存在较多误报、漏报、效果佳的情况。而上线前基于标注的效果评估高效果最重要的手段。为大量、准确的标注来评估算法效果,我们进行一系列探索。 本文将主要介绍在监控异常标注实践中遇到的问题和解决方案,并给出一个当前由百度智能运维团队与清华大学Netman实验室合作研发的辅助标注工具原型https://github.com/baidu/Curve,欢迎大家一起探讨。 时序异常标注 在监测服务的收入、流量、可用性、性能等指标时,通常会对进行流式的采集和汇聚,每个点反映的某段时间内的服务状态,这些时间序列简称时序。 在异常检测方面大家或多或少都有过类似经历:针对一次故障设置报警规则,其中的阈值根这次故障设置。上线后断发生误报,因此调低阈值。
笑****山 2018-07-10
监控专用对象存储的畅想
内容一般包括:filename、filesize、createtime、hash、filehandle、Mimetype,理论上来说除Filename和Filehandle,其他属性都可以压缩和放弃,但放弃这些属性对元服务的性能大,反倒丧失很多debug便利性。 通用场景的对象存储对Filehandle一条递归记录还多条并行记录、一层文件记录还Trunk+文件记录,原始文件记录还纠删码记录的选型研究很谨慎。而监控存储场景下写多读少、文件体积较小、文件可以预、定期批量删除,做选型的难度会比通用存储小很多,场景简单也很容易做性能压测。 从系统架构上来看,元库可以“均匀的”分库读写,对回看读库可以接受1s以上的,几乎没有汇管理和筛选类需求,其库优化压力非常小。 存储池实 存储池实部分都硬碰硬的干货,科普文章只能谈三个问题的选型。 新手厂商可以技术降级,直接做本机RAID而做分布式存储。监控存储毕竟可靠性要求低,坏服务器又丢失,厂商的驻场工程师勤快可靠一些,功能可用性也能到99.9%,可靠性也能到99.99%。
5****a 2018-07-11
监控专用对象存储的畅想
内容一般包括:filename、filesize、createtime、hash、filehandle、Mimetype,理论上来说除Filename和Filehandle,其他属性都可以压缩和放弃,但放弃这些属性对元服务的性能大,反倒丧失很多debug便利性。 通用场景的对象存储对Filehandle一条递归记录还多条并行记录、一层文件记录还Trunk+文件记录,原始文件记录还纠删码记录的选型研究很谨慎。而监控存储场景下写多读少、文件体积较小、文件可以预、定期批量删除,做选型的难度会比通用存储小很多,场景简单也很容易做性能压测。 从系统架构上来看,元库可以“均匀的”分库读写,对回看读库可以接受1s以上的,几乎没有汇管理和筛选类需求,其库优化压力非常小。 存储池实 存储池实部分都硬碰硬的干货,科普文章只能谈三个问题的选型。 新手厂商可以技术降级,直接做本机RAID而做分布式存储。监控存储毕竟可靠性要求低,坏服务器又丢失,厂商的驻场工程师勤快可靠一些,功能可用性也能到99.9%,可靠性也能到99.99%。
h****l 2018-07-09
时代下的隐私保护(二)
通过上面几条,纽约时报发Lilburn 只 有14 个人姓Arnold,最后经过直接联系这14 个人确认ID 4417749 一位62 岁名 字叫Thelma Arnold 的老奶奶。最后AOL 紧急撤下,发表声明致歉,但已经 太晚。因为隐私泄露事件,AOL 遭到起诉,最终赔偿受影响用户额高达五百万 美元。 同样2006 年,美国最大的影视公司之一Netflix,举办一个预测算法的比赛(Netflix Prize),比赛要求在公开上推测用户的电影评分 。Netflix把中唯 一识别用户的信息抹去,认为这样就能保证用户的隐私。但在2007 年来自The University of Texas at Austin 的两位研究人员表示通过关联Netflix 公开的 和IMDb(互联电影库)站上公开的纪录就能够识别出匿名后用户的身份。三 年后,在2010 年,Netflix 最后因为隐私原因宣布停止这项比赛,并因此受到高额罚 ,赔偿金额计九百万美元。 近几年各大公司均持续关注用户的隐私安全。
x****3 2018-07-10
零基础认识深度学习——猿人的第一次直立行走
6.模型也有日常维护,可能随着集的更新模型也要定期更新,也可能发模型有个致命的误判会威胁到业务,这都需要及时处理。 六、附赠的小观点。 谈到最后再附赠一些个人观点,随机想的,只写论点写论证过程: 1.在搭建和使用AI环境很难,但软件会进步和解决这个问题;三年前云计算平台很难部署和维护,在遍地都一键部署和UI维护的云平台方案。 2.深度学习这个技术领域太吃和算力,人脑会像AI这么笨,可能以后会有新技术出代深度学习在AI领域的地位。 3.因为需要和算力,搞个AI公司比其他创业企业更难;在有名的AI创业企业都单一领域深耕三年以上,让用户他们只做单一典型模型。同样巨头企业搞AI也容易,即使挖到人AI项目也要花时间冷起动,清洗仅消耗体力同样消耗时间。 4.深度学习的计算过程受控制,计算结果需要人来验证,所以它能当做法务上的证。当AI发嫌疑人时警察会立刻采行动,但它的创造者都无法描述AI下一步会如何下围棋。一个婴儿能尿出来世界地图,某人随手乱输能碰对银行卡的密码,AI会告诉你股市99.99%要暴涨,但这些都能当做独立单责的证
C****X 2018-07-10
群雄逐“图”,百度缘何备受关注?
起高精度地图在自动驾驶体系的重要作用,百度Apollo布道师认为,在路径规划、环境感知方面,路况障碍物之外最基本的一个需要被感知的条件,但道路识别却非常困难。 如果依靠传感器来识别,例如激光雷达,识别车辆在哪条道路上、哪条车道上,其实非常困难的,因为免会出积雪覆盖、雨雪、大雾的情况。这种情况出后,相机识别、视觉方案,还有激光传感器方案,硬件辨别就变得么可靠。 这时候谁可以清楚知道具体车道的位置呢?只有高精度地图!所以无人驾驶系统,就从单一传感器角度转向高精度地图寻求依赖。 高精度地图的优势就在于供车道级别的区分,可以在变道的过程中供若干个参考的车道、区域的变化、自动车道的辅助信息等来完成变道、变向的部分操作。 有关高精度地图的问题 都知道高精度地图需要很强大的实时更新功能,么如何破解带给地图的诸多问题呢?无外乎从两个方面入手优化,一方面采集,另一方面处理。 更进一步来说,首先需要靠人和车来采集,其次依托机器和算法来处理。当作图问题转化为问题时,这对互联企业发挥优势就有“神助攻”的作用
小****盈 2018-07-09
如何生成和发布Docker镜像?
发布docker镜像 默认情况下,如果执行下述指令,则镜像会被发布到Apolloauto/apollo上的Docker镜像中心: bash apollo_docker.sh push 使用者需要将镜像发布到个人的Docker镜像中心,否则会出下述报错: denied: requested access to resource is denied. 可以执行下述指令解决该问题: docker tag apolloauto/apollo:TAG_NAME YOUR_REPO:YOUR_TAGNAME 在可以通过查阅该站(https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/login/#options)供的方法登录并且获个人仓库。 然后发布镜像到个人仓库的Docker镜像中心。参考该站(https://ropenscilabs.github.io/r-docker-tutorial/04-Dockerhub.html)获得其他支持性信息。
若****客 2018-07-10
IT架构的本质--我的五点感悟
业务应用可靠,如果该应用能快速重建也阻塞其他应用,月级偶发的内存泄漏和意外崩溃都可以接受的。 支撑性服务可靠,对于大部分业务,预估一年都丢一次,SLA能到99.95%就可以。 操作系统故障崩溃,在商用系统内核都很稳定,一般故障都出在硬件驱动兼容性上,或者有些照本宣科的傻瓜乱改默认参稳定,内通用的技术方案很成熟,少复杂需求内就能很稳定,我们最烦的单条线处于半死活状态;IDC的外SLA默认就3个9,所以我说支撑性服务能到99.95%就已经很可靠。 硬件稳定,大部分架构师根本懂硬件,只要出硬件批次故障,架构师就可以将单点硬件和系统、服务绑在一起做可靠性设计。 人力误操作,我们招出故障的人,我自己达出错的标准。只要员工没有恶意破坏,出大范围故障就群集健壮性设计到位,别让操作工给技术监和架构师顶包。 监控和备份运维的职责,但架构师需要帮忙确认目的正确性,别备份半天废,监控只看telnet80。 结束语 架构之术繁琐,架构之道浅显 本文讲的架构工作的“道”,对与架构之“术”并及。
疏****月 2018-07-09
一键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
后面任务下发至具体机器,具体机器再从中转机拉需要被部署的文件;中转机服务也为跨络环境的部署可能,隔离段中的机器无法访问内机器,通过中转服务的“搭桥”完成段的传输; 高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线 自动化效率方面,Archer命令行工具,可接入各种脚本、平台。另外,Archer也可定制化单机流程:针对同的业务场景,Archer名为“operation_list” 的配置文件,采用YAML语法。单机执行流程步骤被定制化成固定几个种类。用户通过简单的配置,即可实“启停监控”、“启停服务”、“传输”、“执行某些命令或脚本”、“启停定时任务”等上线过程中的常见操作的自由组织及编排。这种形式大大扩展Archer的适用范围。在解Archer使用方法的情况下,OP几分钟内即可配置出适用于十条同产品的上线方案。 其他设计点 每次的部署流程通过web控端的参解析后,就被作为任务下发到每台被部署的目标机器。当部署任务从控端发到被部署机器上时,任务的具体执行依赖agent及一系列脚本。
w****t 2018-07-10
AIOps中的四大金刚
这就要求平台研发工程师具备大、机器学习平台架构师的多重身份,具备流式计算、分布式存储、机器学习平台、算法策略平台等一系列大和机器学习平台架构能力。 运维研发工程师 基于多个业务线场景抽象出的单机房故障自愈解决方案,能够满足大部分场景需求,但并意味着可以直接供给各个业务线来使用。原因如下: 策略和参需要进行调整 流量调度、容灾策略等策略,针对同的业务线,配置并相同。例如某些业务对响应时间敏感,跨地域的调度会带来较大的,影响用户体验,这时就需要根业务情况配置机房之间的跨机房流量调度,来实流量优先调度到最低的机房。 通用框架无法满足所有需求 部分业务线需要对原有的策略进行部分重写才能够满足需求。例如,部分业务在流量调度时,需要联动服务降级来满足容量需求,这就需要额外增加服务降级联动的逻辑。 么,就需要运维研发工程师出手来解决这个问题。根业务线的实际情况,对策略和参进行配置和调优,对通用框架无法满足的需求,进行定制化研发,使得单机房故障自愈方案能够实际应用在同业务线上。
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